【摘 要】
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股票市场作为金融市场的重要组成部分,不仅与宏观经济状况息息相关,同时作为居民进行投资活动的重要场所之一,其涨跌对实体经济以及投资者均会产生重大影响。随着人工智能技术的发展,基于机器学习技术的量化投资逐渐受到学者的青睐,量化投资相比传统投资具有非主观性、高流动性、高风险控制能力的优点,对促进市场有效性和提高投资收益率均有重大意义。本文基于CO-CPC模型、LSTM模型、CPC模型分别对沪深300指数
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股票市场作为金融市场的重要组成部分,不仅与宏观经济状况息息相关,同时作为居民进行投资活动的重要场所之一,其涨跌对实体经济以及投资者均会产生重大影响。随着人工智能技术的发展,基于机器学习技术的量化投资逐渐受到学者的青睐,量化投资相比传统投资具有非主观性、高流动性、高风险控制能力的优点,对促进市场有效性和提高投资收益率均有重大意义。本文基于CO-CPC模型、LSTM模型、CPC模型分别对沪深300指数进行建模,预测未来一年指数的收盘价并设计择时策略,比较模型的预测精准度以及盈利能力,为投资者进行投资决策提供新的依据和途径。本文以沪深300指数作为研究对象,样本区间为2012年1月1日到2021年12月31日,并选取开盘价、收盘价、最高价、最低价以及成交量这5个股票特征变量,同时选取通货膨胀率、国债收益率、失业率、人民币有效汇率指数、货币供应量、上海同业间拆借利率等13个宏观经济指标作为人工智能模型的输入变量,将均方误差、平均绝对误差以及平均绝对百分比误差作为预测能力评价指标,据此判断模型预测的精准度,将回报率、年回报率、夏普比率以及最大回撤率作为盈利能力评价指标,据此判断模型的盈利能力。基于CO-CPC模型、LSTM模型、CPC模型对沪深300指数的历史时间序列进行建模后,使用未来一年的指数收盘价作为测试集进行预测。预测结果显示,CO-CPC模型在预测精度上明显优于其他两种模型。基于上述模型预测结果设计择时策略,实证结果显示短期内三种模型的盈利能力基本相同,整体来看CO-CPC模型回报率比LSTM、CPC模型分别高出25.26%、15.27%,年回报率分别高15.28%、9.12%,同时该模型也具有更高的夏普比率和更低的最大回撤率,表明CO-CPC模型具有更高的盈利能力和风险控制能力。
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